• 초등상담연구
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• 제10권2호
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• pp.223-236
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• 2011

본 연구는 가정과 연계한 진로교육 프로그램이 초등학생의 진로인식 향상에 유의한 효과가 있는지 검증하는데 목적이 있다. 연구대상은 대전광역시 S초등학교 4학년 2개 반 60명(실험 30명, 통제 30명)을 대상으로 사전검사를 실시한 후 실험집단에 가정과 연계한 진로교육프로그램을 실시하였다. 가정과 연계한 진로교육프로그램에 참여한 실험집단 학생이 통제집단 학생에 비해 진로인식이 향상되었는지를 살펴보기 위하여 진로인식의 사전 사후검사 점수를 공변인으로 하여 실험집단과 통제집단간 사후검사 점수를 비교하는 공분산분석(ANCOVA)을 실시하였다. 이에 따른 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 가정과 연계한 진로교육프로그램은 초등학생의 진로인식을 향상시키는데 긍정적인 효과가 있었다. 둘째, 가정과 연계한 진로교육프로그램은 초등학생의 진로인식의 하위요소인 자기이해, 직업세계 인식, 진로태도를 향상시키는데 긍정적인 효과가 있었다.

• 한국언론정보학보
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• 제19권
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• pp.95-123
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• 2002

본 연구에서는 정권의 대북한 정책에 따라 변화된 뉴스 프레임이 구체적으로 수용자의 북한 및 통일에 대한 인식에 어떻게 영향을 미칠 것인가를 실증적 연구 방법을 통해 파악해보고자 하였다. 연구방법으로는 뉴스 프레임의 노출에 따른 수용자의 반응을 실험 연구를 통해 직접 확인함으로써 뉴스 프레임의 영향력을 검증하였다. <연구문제 1$gt;은 북한의 이미지에 대한 뉴스 프레임의 영향력을 검증하는 것인데, 이 검증 결과 뉴스 실험 처치를 하지 않았던 통제 집단과 실험 처치가 되었던 두 집단 간에는 북한의 이미지에 대한 유의미한 인식의 차이를 발견 할 수 있었다. <연구문제 2>는 북한 및 통일관련 뉴스의 프레임이 통일에 대한 인식에 미치는 영향력을 알아보기 위한 것이었다. 연구 결과 적대적 뉴스 처치집단의 경우는 인식을 부정적으로 강화시켰으며, 우호적 뉴스 처치집단의 경우도 당초 예상과는 달리 역시 부정적인 인식을 강화시켰다. 이러한 연구결과는 TV 뉴스 수용자의 인식에 이치는 뉴스 프레임의 영향력을 다시 한번 확인한 것이라고 할 수 있다. 앞으로 연구결과를 바탕으로 추후 우리나라 방송의 바람직한 북한 및 통일 관련 뉴스 보도 방향을 모색해볼 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.471-476
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• 2016

본 논문에서는 음성 특성 지표를 이용한 음성 인식 성능 예측 실험의 내용을 소개한다. 선행 실험에서 효과적인 음성 인식 성능 예측을 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률과 상관도가 높은 여러 가지 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 제안하였다. 제안한 지표는 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때 보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내 음성 인식 성능을 예측하는데 효과적임을 보였다. 본 실험에서는 이 결과를 근거하여 조합에 사용된 음성 특성 지표를 채택하여 4차원 특징 벡터를 생성하고 GMM 기반의 음성 인식 성능 예측기를 구축한다. 가우시안 요소를 증가시키며 실험한 결과 제안된 시스템은 babble 잡음, 자동차 잡음에서 모두 SNR이 낮을수록 단어 오인식률을 높은 확률로 예측함을 확인하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제19권1호
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• pp.81-97
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• 2007

기술 가정 교과를 위한 실험 실습실의 여건을 살펴보고, 기술 가정 교과 중 가정영역의 실험 실습에 대한 교사들의 인식을 파악하고, 교사의 전공에 따라 인식의 차이가 있는지 비교 분석하였다. 전국 중학교를 대상으로 기술 가정 교과 교사에게 메일을 발송하여 웹을 통한 설문조사를 실시하였으며, 교사 220명의 응답이 최종 분석에 사용되었다. 자료 분석은 SPSS 프로그램을 이용하여 빈도분석, 일원분산분석, t-test와 던컨의 사후 검증을 실시하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 대부분의 중학교에 가정 실험 실습실이 있지만 그 시설 및 교구 설비 상태는 열악하며 특히 의생활과 주생활영역의 실험 실습실 시설 및 교구 설비는 실질적인 실험 실습을 위해 보완이 시급함을 알 수 있었다. 둘째, 교사가 가정영역 실험 실습 내용이 필요하다고 생각하는 정도는 높았으며 전반적으로 식생활 영역의 필요도를 가장 높게 인식했고, 주생활 영역의 필요도를 가장 낮게 인식하였다. 가정 전공 교사가 타 전공 교사보다 가정 영역 실험 실습을 더 필요하다고 생각하는 것을 알 수 있었다. 셋째, 기정영역 실험 실습 내용의 수준이 학생에게 적합하다고 생각하는 정도는 보통 이상으로 나왔으며 식생활 영역에 대한 실험 실습 내용 수준이 가장 적합하다고 인식한 반면 '주택의 유지와 보수'는 상대적으로 가장 적절하지 알은 것으로 나타났다. 넷째, 가정영역 실험 실습 내용 분량과 수업 시수에 대해 적절하다고 생각하는 정도는 낮게 나타났으며 '옷 만들기와 재활용'은 교사의 전공과 상관없이 수업 분량과 수업 시수의 적절성이 가장 낮게 나타나서 개선이 필요함을 알 수 있었다. 가정 전공교사가 타 전공교사에 비해 실험 실습 내용의 분량과 수업시수의 문제점을 크게 느끼는 것을 알 수 있었다. 다섯째, 가정영역 실험 실습에 대한 학생의 흥미와 관심정도는 보통보다 높다고 교사가 인식하고 있었으며 '조리의 기초와 실제'에 대해 가장 높은 흥미와 관심을 보인다고 생각하는 반면 '주택의 유지와 보수'에 대해서는 학생이 흥미와 관심을 가장 적게 보인다고 생각하였다. 여섯째, 가정영역 실험 실습 내용이 실생활에 도움을 준다고 생각하는 정도는 비교적 높게 나타났는데 식생활 영역이 가장 높게 주생활 영역이 가장 낮게 나타났다. 일곱째, 가정영역 실험 실습 시행정도는 보통으로 식생활 영역>의생활 영역>주생활 영역 순으로 실험 실습이 시행되고 있었다. 가정 전공교사는 비전공 교사 보다 실험 실습을 더 많이 시행하는 것으로 나타났다. 결론적으로 가정영역의 실험실습은 매우 중요한데 제대로 시행되기 위해서는 무엇보다도 시설 및 교구 설비 상태를 개선해야 한다. 또한 의생활과 주생활 영역의 실험 실습이 제대로 이뤄지기 위해서는 실험 실습 내용에 대한 전반적인 검토가 요구되며 이에 앞서 가정 영역 내에서의 교과과정 정비도 필요하다고 본다. 이를 통해서 실험실습 분량의 과다와 수업시수의 부족이라는 문제점도 해결할 수 있으리라 생각한다. 그리고 교사의 전공에 따라 실험실습에 대한 태도에 차이가 있으므로 가정영역은 가정전공교사가 가르치는 것이 바람직하다고 생각한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.233-237
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• 2005

수화의 인식 및 표현 기술에 대한 관련 연구는 수화 인식을 통한 건청인과의 의사 전달, 가상현실에서의 손동작 인식 등을 대상으로 여러 방면으로의 접근 및 연구 결과를 도출하고 있다. 그러나 이들 연구의 대부분 데스크탑 PC기반의 수신호(Hand signal) 제어 및 수화 - 손 동작 인식에 목적을 두었고 수화 신호의 획득을 위하여 영상장비를 이용하였으며 이를 바탕으로 단어 위주의 수화 인식 및 표현에 중점을 둔 수화 인식 시스템의 구현을 통해 비장애인과의 자유로운 의사소통을 추구하고 있다. 따라서 본 논문에서는 햅틱 장치로부터 사용자의 의미있는 수화 제스처를 획득하기 위한 접근 방식을 차세대 착용형 PC 플랫폼 기반의 유비쿼터스 환경으로 확대, 적용시켜 제스처 데이터 입력 모듈로부터 새로운 정보의 획득에 있어 한계성을 극복하고 사용자의 편의를 도모할 수 있는 효율적인 데이터 획득 방안을 제시한다. 또한 퍼지 알고리즘 및 RDBMS 모듈을 이용하여 언제, 어디에서나 사용자의 의미 있는 문장형 수화 제스처를 실시간으로 인식하고 표현하는 수화 제스처 인식기를 구현하였다. 본 논문에서는 수화 제스처 입력 모듈(5th Data Glove System과 $Fastrak{\circledR}$)과 차세대 착용형 PC 플랫폼(embedded I.MX21 board)간의 이격거리를 반경 10M의 타원 형태로 구성하고 규정된 위치로 수화 제스처 데이터 입력모듈을 이동시키면서 5인의 피실험자에 대하여 연속적으로 20회의 반복 실험을 수행하였으며 사용자의 동적 제스처 인식 실험결과 92.2% 평균 인식률을 도출하였다.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.401-406
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• 2017

본 논문에서는 양서류 울음소리를 통한 종 인식 시스템 개발을 위해, 음향 신호 분석에서 활용되는 주요 알고리즘의 인식 성능을 평가했다. 먼저, 멸종위기 종을 포함하여 총 9 종의 양서류를 선정하여, 각 종별 울음소리를 야생에서 녹음하여 실험 데이터를 구축했다. 성능평가를 위해, MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), RCGCC(Robust Compressive Gammachirp filterbank Cepstral Coefficient), SPCC(Subspace Projection Cepstral Coefficient)의 세 특징벡터와 GMM(Gaussian Mixture Model), SVM(Support Vector Machine), DBN-DNN(Deep Belief Network - Deep Neural Network)의 세 인식기가 고려됐다. 추가적으로, 화자 인식에 널리 사용되는 i-vector를 이용한 인식 실험도 수행했다. 인식 실험 결과, SPCC-SVM의 경우 98.81 %로 가장 높은 인식률을 확인 할 수 있었으며, 다른 알고리즘에서도 90 %에 가까운 인식률을 확인했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2365-2370
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• 2017

본 논문에서는 체험형 VR 환경을 고려한 동작 및 위치 인식 기법을 제안한다. 동작 인식은 신체부위에 복수개의 AHRS 디바이스를 부착하고 이를 기준으로 좌표계를 정의한다. 각각의 AHRS 디바이스로부터 측정되는 9축 움직임 정보를 기반으로 사용자의 동작을 인식하고 신체 분절 간의 관절각을 추출하여 동작을 보정한다. 위치인식은 AHRS 디바이스의 관성센서를 통해 보행 정보를 추출하여 상대위치를 인식하고 BLE Fingerprint를 이용하여 누적오차를 보정한다. 제안하는 동작 및 위치인식 기법의 구현을 위해 AHRS기반의 위치인식과 관절각 추출 실험을 진행하였다. 위치 인식 실험의 평균 오차는 0.25m, 관절 각 추출 실험에서 관절 각 평균 오차는 $3.2^{\circ}$로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.188-193
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• 1997

한국어 문자 인식 후처리는 인식기가 제공하는 후보 음절을 바탕으로 후처리를 하였다. 이 논문은 문자 인식기가 제공하는 후보 음절 대신에 인식기의 인식 결과를 분석하여 인식기의 오인식 통계 정보에 따라 인식 결과 음절의 후보 음절을 생성한다. 여기서 생성된 후보 어절을 각 음절의 확률 값을 이용하여 확률이 가장 놓은 어절을 선택한다. 이때 한국어 대용량 말뭉치에서 추출한 어절의 통계정보를 이용하여 그 어절의 확률 값을 구한다. 이 기법의 장점은 후보 음절의 조합으로 생성된 어절의 확률 값과 그 어절의 말뭉치상의 확률 값을 이용한 결과 말뭉치에 포함된 미등록어 정보에 따라 형태소 분석이 되지 않는 미등록어 처리가 가능하다. 또한 후보 어절 중 형태소 분석이 성공하는 어절이 두개 이상 있을 경우 실제 거의 쓰이지는 않지만 단지 음절의 확률 값이 높아 우선으로 선택되는 경우를 방지하였다. 실험은 약 1,000page 분량의 실험을 통해 오인식 결과를 수집하고, 4000만 원시 말뭉치에서 구한 어절의 통계정보를 이용하였다. 그 결과 문자 인식기의 98.05%의 어절 인식률을 후처리 결과 99.52%로 향상시켰다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.758-761
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• 2004

온라인 문자 인식 기술은 PDA, 테블릿 PC등 많은 새로운 응용에서 사용되고 있으나, 인식 기술은 아직 이러한 첨단 도구들을 자연스럽게 이용하기에는 못 미치는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 인식률을 높이기 위해 전처리 과정에서 문자를 구성하는 획수를 통해 인식 시 해당 HMM 모델들에게만 적용하여 인식 시간을 줄이고 동시에 오류도 줄이고자 한다 제안하는 방법들의 타당성은 실험을 통해서 검증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2400-2410
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• 2000

한글 인식에 관한 기존의 연구는 한글 낱자 인식에 치우쳐 왔고, 실제 문서 인식 시스템 개발을 위한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 그래서, 본 논문에서는 인식된 문자열의 오류 교정에 관한 연구로서 한글 금액열 인식기를 개발하였다. 한글 낱자 인식에서 문제가 되는 부분은 데이터의 방대함 때문에 발생한다. 컴퓨터상에서 표현될 수 있는 한글 낱자의 개수는 2000여 자 이상이다. 따라서, 기존의 연구들은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 실생활에서 많이 쓰이는 낱자에 대해서만 실험을 했다. 하지만, 실험 대상 낱자의 개수를 1000여 자 정도로 줄였어도, 여전히 80%대 이하의 저조한 인식률을 보이고 있다. 이렇게 인식률이 저조한 범용 한글 낱자 인식기를 한글 금액 인식이라는 제한된 상황에서 사용하는 것은 적합하지 않다. 따라서, 본 연구에서는 한글 금액에 사용되는 16자의 한글 낱자만 인식할 수 있는 인식기를 제안하였다. 제안한 한글 낱자 인식기는 통계적 인식기를 사용한 다중 인식기 형태로 만들었고, 이를 통해 개별적인 특징으로 인한 인식률의 저하를 방지할 수 있다. 금액의 후처리는 한글 금액열 내에 내재되어 있는 금액에 대한 구조적인 규칙 정보를 이용하였다. 이 규칙을 이용하여 한글 금액의 후처리는 한글 금액열 내에 내재되어 있는 금액애 대한 구조적인 규칙 정보를 이용하였다. 이규칙을 이용하여 한글 금액의 인식 단위에 대한 인식 결과의 오류 보정을 할 수 있다. 실험 결과 제안한 한글 낱자 인식기의 1후보까지 인식률은 95.49%였고, 4후보까지 인식률은 99.72%였다. 그리고, 후처리기의 처리를 거친 금액열에 대해서는 신뢰도가 96.42%였다. 본 논문에서는 사용된 낱자의 개수가 적고, 구조안에 규칙 정보가 존재하는 한글 문자열의 경우에 제한된 글자를 인식하는 낱자 인식기와 오류를 교정할 수 있는 후처리기로 문자열 인식의 신뢰도를 향상시킬수 있는 방법을 제안하였다.